申请/专利权人：天津大学

申请日：2019-12-09

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN111179333B

主分类号：G06T7/593

分类号：G06T7/593;G06T7/13;G06T7/80;G06V10/762

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2020.06.12#实质审查的生效;2020.05.19#公开

摘要：本发明涉及一种基于双目立体视觉的散焦模糊核估计方法。本发明包括：初始模糊核计算；同等模糊图像获取；立体匹配计算：综合灰度信息与模糊核信息作为全局匹配方法的能量函数的数据项，使用全局匹配方法通过优化能量函数对同等模糊图像进行立体匹配，得到稠密视差图；视差后处理：对稠密视差图进行加权均值滤波处理；最终模糊核计算：将经过视差后处理的视差图作为初始视差图，重新进行模糊核计算，得到最终模糊核。本发明充分考虑了双目立体视觉中视差与模糊核的关系，利用双目图像提高了模糊核计算的准确性，适用于基于双目立体视觉的散焦模糊核估计问题。

主权项：1.一种基于双目立体视觉的散焦模糊核估计方法，其特征是，按照以下五个步骤进行：步骤一，初始模糊核计算：对双目图像进行立体匹配计算得到初始视差图，利用边缘像素所对应的视差值计算双目图像的初始模糊核；步骤二，同等模糊图像获取：根据双目图像的初始模糊核计算相对模糊核，对双目图像进行自适应高斯滤波得到同等模糊图像；步骤三，立体匹配计算：综合灰度信息与模糊核信息作为全局匹配方法的能量函数的数据项，使用全局匹配方法通过优化能量函数对同等模糊图像进行立体匹配，得到稠密视差图；步骤四，视差后处理：对上述步骤得到的稠密视差图进行加权均值滤波处理；步骤五，最终模糊核计算：将经过视差后处理的视差图作为初始视差图，重新进行模糊核计算，得到最终模糊核；所述计算双目图像的初始模糊核具体为：根据双目图像的初始视差图，使用K均值聚类算法计算双目图像中边缘像素的平均视差值dk，其中k＝1,2分别代表左右图像的对应信息，根据相机标定参数以及平均视差dk计算双目图像各像素所对应的初始模糊核σk；所述同等模糊图像获取步骤具体为：根据双目图像中各像素的初始模糊核计算相对模糊核式中σ1p、σ2q分别表示左右图像对应任意像素p的初始模糊核，根据相对模糊核Δσp，对双目图像的对应区域中模糊核较小的区域进行高斯滤波得到同等模糊图像，选取相对模糊核Δσp作为高斯函数滤波过程的标准差参数，从而获得对应区域模糊程度近似相同的同等模糊双目图像；所述全局匹配方法具体为：通过优化能量函数进行立体匹配计算，全局匹配方法的能量函数由数据项与平滑项组成，将双目图像的相对模糊核信息与像素灰度信息的加权和作为能量函数的数据项，使用像素灰度信息作为能量函数的平滑项，根据同等模糊双目图像以及能量函数通过构建相应的图模型，将视差值作为标签进行处理，通过计算全局能量函数的最小值，为每个像素选取最优标签从而得到稠密视差图；所述加权均值滤波处理具体为：在视差图中选取支撑窗口，按照窗口内各像素与中心像素所对应的模糊核差异作为权值，将窗口内全部像素视差的加权均值作为中心像素的视差值，得到最终视差图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学 一种基于双目立体视觉的散焦模糊核估计方法

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